夜雨聆风最近各种巨头一方面大规模裁员，另一方面都在大规模布局算力中心等AI配套基础设施，因为模型和算法即使呈指数级增长，却也要被电网、芯片、冷却、土地这些更底层的物理条件约束。
毫无疑问，美国在AI领域仍然是主导式的断层领先，而作为北方宁古塔的加拿大似乎在AI技术和高精尖人才吸附能力上几乎没有任何优势，但如果从长线来看，任何一个颠覆性的技术进入中后半场，拼的就是规模，成本和可靠性，那么一旦进入基础设施阶段，决定因素就变了。
加拿大的人口密度是美国的十分之一，而且AI基础设施并不完全依赖平原耕地，所以更低的土地成本就是第一个优势。除此之外，更关键的是它的能源结构，作为全球淡水资源最大的国家，大约70%以上电力来自低碳来源，其中水电占比很高，这意味着更容易满足大型科技公司对长期能源包括可持续能源合规的要求。而且加拿大整体开发密度低也是一个潜力。比如，美国很多核心区域，像德州和弗州，已经出现算力需求增长快于电力接入能力的情况。加拿大很多算力选址可以直接贴近水电资源，减少输电成本和不确定性，加上天然冷环境带来的散热优势，长期运营成本会被系统性压低。而很多AI模型训练其实对实时性要求并不高，是可以借鉴国内的“东数西算”的模式，搞一个北美低配版的“南数北算”[偷笑R]
人才层面，加拿大虽然没有什么世界性的超一流大学和企业，但基础设施更看工程和技术人才的供给稳定，而加拿大就是属于95分以上的人才少，但是70-90分的人才比例极高的这种，而且在教育体系近似，能力不输于同等段位的美国选手的同时，雇佣成本平均至少低20%左右，所以使它具备承接AI基础设施的条件。
所以当AI进入“能源+物理约束”的阶段后，加拿大也许刚好站在一个更舒服的位置上，对应到个人路径上，像电气、电子、能源系统这类方向，反而更有可能承接一段中长期、稳定的需求增长。
图为微软计划斥资百亿美金在加拿大投资的AI算力中心项目选址之一 摘自Linkedin
